Examinando por Autor "Peña Palacio, Juan Alejandro"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Fuzzy cognitive maps to evaluate the consumer desicion journey throughout the evaluation and understanding of the consumer motivation scale
    (Universidad EIA, 2021) Uribe Guzman, Amalia; Peña Palacio, Juan Alejandro
    ABSTRACT: Taking into consideration the importance of understanding the consumer decision journey, along with being able to pick out the factors that drive the motivation of a consumer towards deciding to purchase or not a product is essential. It is a fact that by understanding and being able to predict consumer trends it is possible to boost up engagement people have with the products all new/existing businesses can offer. By utilizing an adequate consumer motivation scale to determine what drives the consumers and in that way develop new products, new campaigns, or even implement new services, it is possible to reach the unreachable and to dig into the neurological sides of consumers. By understanding this deeper, subconcious side of the consumer, it is possible to understand how to create a long-lasting effect in them. Using data and neuromarketing, it is possible to, at a big scale, determine what motivates a consumer to buy. This can then lead to understanding what products to offer and which market to offer it to increase the likelihood of adoption in its exposed market. The reason why new business ideas fail, or current business ideas get outgrown by the market is either due to the lack of product development, the selection of the incorrect targeted market, or the selection of an inadequate value proposition. If all these are not chosen with the consumer’s psycology on mind then the consumer believes he or she “needs” rather than “wants”, which generates a delay in the purchasing action. With the above in mind and using data-intense analytic studies, composed of fuzzy cognitive maps and concluding by deep learning models, it was possible to identify the key variables of the consumer motivation scale for all tourism products. In this way, opening the door to a new way of thinking. A neuromarketing-oriented marketing strategy that creates the “Why?” before anything else in product development, market development, or simply a product penetration goal. This strategy then allows businesses to start with the need or purpose they need to solve and the key variables the product needs to cover, to then release something to the market. In that way, the product will be something that the consumer psychologically, is already looking for. In this way, two different phases of the project were created where two different models were proposed. Then, through different deep learning models, one was selected and brought a consumer motivation scale as the final product.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de adaptación para la predicción del impacto generado por la compra de un jugador sobre los ingresos ordinarios y extraordinarios de un equipo de fútbol
    (Universidad EIA, 2022) Isaza Gómez, Camilo; Maya Duque, Luis Felipe; Peña Palacio, Juan Alejandro
    RESUMEN: El futbol se ha convertido en un sector del entretenimiento que mueve billones de dólares anualmente, ya no solo se trata de un deporte, sino de todo un negocio. Dentro de cada empresa en esta industria encontramos dos tipos de ingresos: ingresos ordinarios, que incluye tanto productos del equipo como boletería, publicidad y derechos televisivos e ingresos extraordinarios, que se refiere a las ventas de jugadores hacia otros equipos y resultados de otras actividades extraordinarias a su objeto social, sin embargo, las mismas NIIF permiten cierta flexibilidad a la clasificación que se le da a los ingresos dentro de un club de fútbol. Debido a lo anterior surge la necesidad de analizar y estudiar más a fondo cómo funciona actualmente la gestión financiera de un equipo de futbol, entendiendo que todavía hay todo un campo por explorar. Además de los ingresos, variables como presupuestos serán también muy relevantes durante este trabajo, ya que nos darán un mayor panorama a la situación financiera de los equipos. En el presente trabajo busca realizar un modelo por adaptación para la predicción del posible impacto futuro que tendrá la adquisición de un nuevo jugador de futbol en una plantilla, entendiendo que este podría generar impactos sobre las ventas de productos del equipo, el desempeño del mismo, que de por si afecta las ventas de boletería, ingresos televisivos e ingresos por publicidad, y adicionalmente al final de su paso por el equipo generara perdidas o ganancias por su traspaso hacia una nueva escuadra, en comparación con el costo de adquisición que este tuvo y todos los gastos provenientes de la posesión de sus derechos deportivos. En el proceso se utilizaron modelos ELECTRE para pronosticar el impacto sobre el rendimiento y popularidad del equipo generado por la adquisición de un nuevo jugador y generar una comparativa del mismo frente a otros jugadores. Para alcanzar el objetivo general, se pasará por un proceso de selección de variables y búsqueda de observaciones, elaboración y entrenamiento de modelos, selección de los mejores de estos en base a medidas de exactitud y precisión, y por último, ponerlos a prueba con datos reales de un equipo nacional en busca de conclusiones y mejoras para dicho modelo. Como resultado final se encuentra un modelo que es de fácil adaptación para todos los equipos y que no requiere de un alto nivel de acceso a datos, sino que depende mas bien de la experiencia y de la información proporcionada por los expertos a los que tiene acceso cada equipo. Además, tiene como ventaja que cada equipo puede reflejar su plan estratégico o su situación actual para tomar la mejor decisión frente a la adquisición de un jugador por medio de la asignación de los pesos a cada tipo de ingreso. Lo anterior convierte este modelo adaptativo en una buena herramienta para los equipos del futbol profesional colombiano. Palabras Claves: Fútbol, finanzas, modelos, ingresos ordinarios, ingresos extraordinarios, vinculación, contrato laboral.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo neuronal con estructura deep learning para la caracterización de niveles de relajación a través de estímulos olfativos
    (Universidad EIA, 2022) González Jaramillo, Isabel; Pérez Restrepo, Valentina; Peña Palacio, Juan Alejandro
    RESUMEN: En la sociedad actual, las personas han experimentado un incremento en los niveles de estrés, por lo que el mercado ha introducido nuevos productos olfativos cuyo objetivo es producir un efecto relajante; sin embargo, el proceso de desarrollo de nuevos productos aún no considera el apoyo de la inteligencia artificial para validar dicho efecto en sus consumidores, especialmente en las mujeres, en quienes tendría un efecto relajante más significativo. Por lo tanto, en este proyecto de investigación se propone el desarrollo de un modelo neuronal con estructura Deep Learning para la caracterización de niveles de relajación a través de estímulos olfativos en las mujeres. Para lograrlo, se utiliza la Brain Computer Interface Emotiv Epoc, el cual registra la actividad cerebral a través de señales electroencefalográficas. Para lo anterior, se procede con la utilización de la plataforma TensorFlow de Google, con el fin de identificar la correlación de señales electroencefalográficas (EEG) frente a estímulos de estrés y de relajación. Mediante la determinación de estímulos, la configuración de los modelos neuronales y la validación de estos mismos mediante diversas métricas, se identifica el desempeño de ambos modelos neuronales ante las señales capturadas de los dos estímulos propuestos, y a su vez, se analiza la activación de las zonas del cerebro registradas durante las sesiones experimentales. Con lo anterior se valida la eficiencia del estímulo olfativo para reducir el nivel de estrés en las mujeres, logrando favorecer su rendimiento en las funciones que realizan, y así mejorar su calidad de vida.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo neuronal para la identificación de patrones sensoriales producidos por el audio branding en la identidad de marcas
    (Universidad EIA, 2021) López Franco, Valentina; Rodríguez Aristizábal, Olga Isabel; Peña Palacio, Juan Alejandro
    RESUMEN: Actualmente, los consumidores tienen más potencial que antes, con mayores necesidades de comunicación e información. Al construir una marca es importante transferirle características que la diferencien y definan en la mente del individuo, a través del branding se construye una identidad de marca con atributos visuales, auditivos, entre otros. Sin embargo, las estrategias se han limitado a los medios visuales tradicionales sobre lo auditivo, generando saturación visual y utilizando el sonido como un elemento publicitario. A través del Audio Branding se conecta con el cliente mediante la estimulación del sentido de la audición, con un sinnúmero de atributos racionales y emocionales que llevados a un nivel innovador pueden potenciar la imagen mental de la marca. Además, la eficacia de elementos auditivos en el branding es compleja de medir, debido a la esencia psíquica de cada individuo, últimamente existen nuevas tecnologías que buscan aproximarse a entender el funcionamiento cerebral mediante sistemas inteligentes, logrando analizar los estados afectivos o emociones experimentadas. La presente investigación se fundamenta en el análisis de patrones sensoriales generados por imágenes auditivas como estrategia en la construcción y gerencia de marcas mediante la creación de un Modelo Neuronal Deep Learning Autoencoder por Afinidad Central con Aprendizaje Mixto, haciendo uso del dispositivo Emotiv Epoc para capturar, procesar y clasificar las señales electroencefalográficas en patrones emocionales de 5 marcas a estudiar. El modelo recibe las señales capturadas de 10 personas al escuchar 20 sonidos seleccionados de la base de datos referenciada IADS-2 de la Universidad de Florida y 5 audios de las marcas. Inicialmente se realiza un centramiento de señales, se comprimen los datos al 50% mediante estructuras autoencoder, obteniendo una primera estructura comprimida de sonidos de referencia en aprendizaje y con esa misma configuración en autonomía los de las marcas, para posteriormente las dos estructuras de capas comprimidas compararlas por un proceso de afinidad central para todas las combinaciones marca-sonido. Seleccionando para cada marca los tres mayores valores de afinidad, configurándolos como sus sonidos referentes y facilitando la analogía entre emociones asociadas a sonidos con las emociones deseadas a transmitir de las marcas. Los patrones emocionales se posicionan según su valencia, activación, o asociaciones en el modelo de medición de emociones propuesto denominado Modelo PME- Pie Measurement of Emotions. El desempeño del modelo es óptimo tanto en el aprendizaje como en el relacionamiento, permitiendo valorar la efectividad de las estrategias, obteniendo en su mayoría afinidades alineadas entre las intenciones de identidad de marca y lo que los participantes experimentan en las sesiones de prueba. Es así como los modelos computacionales usados en el campo de la neurociencia ayudan a evaluar y orientar las estrategias de identidad de marca con el objetivo de aumentar su impacto y efectividad.